标签存档: 交互设计

Zooids: 为群用户界面建立模块(Zooids: Building Blocks for Swarm User Interfaces)

这个工作[1]介绍了群用户界面,这是一个新的人机界面的类别,由很多自动机器人组成用来展示和交互。Zooids是一个开源的公开硬件设计的桌面群界面,这个平台包含一组定制设计的有轮的直径为2.6cm的小机器人,一个基于无线电的站,一个高速DLP结构的小投影机用来做轨迹追踪和一个为应用的发展和控制的软件架构。这一工作通过一系列Zooids的应用脚本展示了桌面群界面的潜能,并且讨论了普遍的思路与群用户界面设计上的区别。

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MyBrush:可个人代理的交互刷选(MyBrush: Brushing and Linking with Personal Agency)

本文[1]通过在交互中加入个人代理,对流行的交互刷选技术进行了推广。将现有的交互刷选研究映射到一个设计空间,并把交互技术解构为三个部分:源(被刷选的对象),链接(源和目标之间的关系表达),和目标(显示源相关的是什么)。采用这种设计空间,本文创造了MyBrush,这是一个统一的接口,在交互刷选中提供个人代理,用户可以灵活配置多个刷的源,链接,和目标。三个焦点小组的实验结果表明,不同背景的人用不同的方式使用个人代理,包括执行复杂的任务和显式地显示链接。我们对这些结果进行了反思,为未来个人代理在信息可视化中的作用奠定了基础。

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NEREx:多方会话中的实体关系探索(NEREx: Named-Entity Relationship Exploration in Multi-Party Conversations)

本文提出了NEREX,为逐字会话脚本提供了一种探索性的交互式可视化分析方法。NEREX的切入点是从多方对话不同的角度给出了分析,通过链接的详细视图提供高层次的概述和提供机制的形成和验证假设。使用定制命名实体抽取,我们将重要实体抽象为十类,并用距离约束实体关系模型提取它们之间的关系。该模型符合逐字记录往往不合语法的结构,涉及两个实体是否在同一个句子中出现一个小的距离窗内。我们的工具使多方对话的探索性分析使用几个链接的意见,显示在文本的主题和时间结构。除了远程阅读,我们还为文本层次调查过程整合了密切的阅读观点。超越时空对话的探索性分析,NEREX帮助用户生成和验证假设并进行多元对话的比较分析。我们通过三名来自政治科学领域专家的定性研究,证明了我们的方法在2016届美国总统辩论中对真实世界数据的适用性。

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面向量化的可视分析的结构化刷选和统计联动 (Towards Quantitative Visual Analytics with Structured Brushing and Linked Statistics)

目前的可视分析系统提供的刷选联动操作多是定性的,即在一个视图中任意刷选,在其他视图中高亮对应数据进行联动。这种刷选联动方式,一方面很难重现一个自由的刷选操作。另一方面,高亮的联动方式不支持定量分析。而本文[1]对刷选-联动方式进行拓展,提出面向量化可视分析的结构化刷选和统计联动的新颖的交互设计。 继续阅读 »

渐进式的视觉时序查询设计 (Supporting Iterative Cohort Construction with Visual Temporal Queries)

在许多领域如医学、社会科学以及商业分析领域中,群体指的是一群具有相似特征的对象。在这些领域中,有大量的针对群体的研究。例如,在医学领域,有大量的电子医疗记录,领域专家们常常需要找到满足一定医疗记录的群体,从而进行发病特征或疾病预测等分析。然而,从大量的个体中,要查询获得满足一定时序条件的群体并不直接。使用传统的查询语言来描述时序关系不仅繁琐、易错。同时,由于此类系统不能动态地返回查询结果,按照这种方式查询的结果常常要么过大、要么过小,不能灵活地帮助领域专家对查询条件进行调整。本文作者旨在提出一种直观的渐进式视觉查询设计,通过自然的交互方式以及动态的查询结果反馈机制,更好地帮助领域专家查询符合时序条件的群簇[1]。

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使用交互式的可视推理支持用户决策:对设计的启发意义(Using Interactive Visual Reasoning to Support Sense-Making:Implications for Design)

当人们在使用一个软件的人机交互过程中,用户的心理分析过程对软件的界面与交互设计有很重要的启发意义。

本文[1]利用用户使用软件INVISQUE(INteractive Visual Search and QUery Environment)时的心理过程,来帮助改善用户界面与用户交互。具体地,本文使用心理决策理论—DFM模型(Data-Frame Model)来分析用户使用INVISQUE时的心理过程。DFM模型如图1所示,DFM模型共有四个模块。 1)连接到知识帧(Connecting data to frame);2)细化知识帧(Elaborating the frame);3)质疑知识帧(Questioning the frame);4)更改知识帧(Re-framing)。

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SketchStory:通过任意描绘讲述参与感更强的故事 (SketchStory: Telling More Engaging Stories with Data through Freeform Sketching)

近年来,大部分的可视化工作多关注于如何将数据中的模式或关系通过图形图像的形式表现出来。而向听众展现数据中的发现,讲述数据背后故事,同样是数据探索的一个主要目标之一。可视化作为讲述数据故事的媒介已经引起了人们的关注,叙述可视化(Narrative Visualization)方向就探讨如何通过新颖、有创意的可视化及可视分析方法来讲数据中的故事。本文作者受白板板书叙述方式的启发,提出了一种使用电子板,以笔和触摸为输入的叙述方式,帮助演讲者叙述故事,提升演讲者和听众的参与感[1]。

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Design by Dragging:一种结合模拟集合的创造性前向和反向设计界面 (Design by Dragging: An Interface for Creative Forward and Inverse Design with Simulation Ensembles)

在交互设计中,如果能让用户可以完全专注于设计本身,而不用管过多其他方面的知识,那这个交互对于用户而言就是非常好的。而且,现如今设计思想的发展趋势是以用户为中心,以目标为导向,能够极大地方便用户的交互探索。2013年明尼苏达大学的一篇文章[1]就提出了一种非常方便直接的交互界面设计,称之为Design by Dragging。在这篇文章中,他们提出了两种设计方式,分别是前向设计(forward design)和反向设计(inverse design),特别是反向设计,能够通过用户的操作直接改变模拟结果,很符合以目标为导向的设计思路。他们提出的交互方法不仅可以支持单点触控,也可以应用在多点触控的交互设备上。

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TripAdvisor_N-D: 由观光想到的——一个从全局到细节的高维数据空间探索系统(TripAdvisor_N-D: A Tourism-Inspired High-Dimensional Space Exploration Framework with Overview and Detail)

高维数据分析如今已经众多学科领域的普遍问题,但是高维数据空间的交互探索技术依然面临着巨大的挑战。对于用户来说,如何在高维空间里导航和定位一件难以驾驭的事情。今天我们带来的是IEEE TVCG 2013的一篇文章[1],作者受旅游观光启发,设计了一套从全局到细节的高维数据空间探索系统。
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